데이터모델 코드 생성기를 사용한 코드 생성

datamodel-code-generator 프로젝트는 다음을 포함하여 거의 모든 데이터 소스에서 pydantic 모델을 생성하는 라이브러리 및 명령줄 유틸리티입니다.

• OpenAPI 3(YAML/JSON)
• JSON 스키마
• JSON/YAML/CSV 데이터(JSON 스키마로 변환됨)
• Python 사전(JSON 스키마로 변환됨)
• GraphQL 스키마

데이터 변환 가능한 JSON이 있지만 세련된 모델이 없을 때마다 이 도구를 사용하면 요청에 따라 유형이 안전한 모델 계층을 생성할 수 있습니다.

설치

pip install datamodel-code-generator

예

이 경우 datamodel-code-generator는 JSON 스키마 파일에서 pydantic 모델을 생성합니다.

datamodel-codegen  --input person.json --input-file-type jsonschema --output model.py

사람.json:

{
  "$id": "person.json",
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "Person",
  "type": "object",
  "properties": {
    "first_name": {
      "type": "string",
      "description": "The person's first name."
    },
    "last_name": {
      "type": "string",
      "description": "The person's last name."
    },
    "age": {
      "description": "Age in years.",
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    },
    "pets": {
      "type": "array",
      "items": [
        {
          "$ref": "#/definitions/Pet"
        }
      ]
    },
    "comment": {
      "type": "null"
    }
  },
  "required": [
      "first_name",
      "last_name"
  ],
  "definitions": {
    "Pet": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "string"
        },
        "age": {
          "type": "integer"
        }
      }
    }
  }
}

model.py:

# generated by datamodel-codegen:
#   filename:  person.json
#   timestamp: 2020-05-19T15:07:31+00:00
from __future__ import annotations

from typing import Any

from pydantic import BaseModel, Field, conint


class Pet(BaseModel):
    name: str | None = None
    age: int | None = None


class Person(BaseModel):
    first_name: str = Field(..., description="The person's first name.")
    last_name: str = Field(..., description="The person's last name.")
    age: conint(ge=0) | None = Field(None, description='Age in years.')
    pets: list[Pet] | None = None
    comment: Any | None = None

자세한 내용은 공식 문서 에서 확인할 수 있습니다.

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